[컴퓨터분야 행사참여]2022.12.15(1일차) BUSAN DATA WEEK 2022

#키워드

*DATA_BIGDATA_BIGALLDATA

*DID

*BLOCKCHAIN

 

Session 1. - 부산형 '데이터 산업' 전략적 육성 방안 - (10:50 ~ 12:00)

(발제 = 김대영 교수) / (우수 성과발표 : 김광휘 패스파인더 대표)

_PATH HACK 해커톤

- 1주 해커톤

- 2주 해커톤 DX Challenge

- 3주 해커톤 Juncion : Junction Asia -> 유롭 최대 해커톤으로 '아시아 부산' 유치.

_BOOTCAMP(부트캠프) - DX Camp : 16주동안 데이터 활용한 앱을 런칭해서 실제 고객의 피드백을 통해 8주동안 피드백을 활용한 어플리케이션 수정 과정.

 

- Session 2. - 마이데이터 생태계의 현재와 미래 - (13:10 ~ 14:20)

(발제 : 이동호 AWS금융사업부총괄) / (성과발표 : 이병훈 케이썬 이사)

_1. 금융시장 트렌드 - 마이데이터 패러다음 변화 : 마이데이터란 "정보주체인 개인의 본인의 정보를 적즉적으로 관리, 통제하고, 이를 신용관리, 자산관리, 나아가 건강관리까지 개인 생활에 능동적으로 활용하는 일련의 과정" 이라고 정의.

-(1). 개인데이터를 생산하는 정보주체인 개인이 ㅂ인 데이터에 대한 권리 회복

-(2). 정보주체인 개인이 본인의 데이터를 처리 활용하는 과정에 통제 등에 능동적인 결정권 보장

-(3). 기업은 개인 요구 시, 

-(4). 

_2. 해외 마이데이터 동향/정책 변경

[유럽]

-(2018년) CMA UK Open Banking 3.0/PSD2

-(2019년) 규제 여건을 넘어서는 오픈뱅킹

-(2020이후)

[국내]

-(2018년) 데이터3법 개정안 발의

-(2020년) 데이터3법 개정안 통과 시행

-(2021년) 마이데이터 시범서비스 참여

-(2021년 12월) 마이데이터 서비스 '하나 합'타인정보 조회되는 사고 발생.

-(2021년 12월) 네이버파이낸셜 마이데이터 서비스 개인정보 유출

-(2022년 4월) KB국민카드 모바일 어플리케이션

-(2022년 4월) 삼성통합 플랫폼 '모니모' -> 연관 없는 타인 계정으로 로그인 되는 접속사고 발생, 다른 고객에게 무작위로 정보유출.

_3. 바뀌는 마이데이터 관련 규제

-(1). 정보제공 범위 순차적 확대

-(2). 확대된 정보항목 안정적 제공을 위한 실시간 모니터링 강화

_4. 분석 및 리서치 - 더 많은 데이터가 더 옳다.

- 가입자 수를 늘리는 것 외에도 최대한 많은 API를 개방하고 다른 사업자들이 사용하기 편리한 환경 구축

- 타사 벤치마크, 시장 트렌드 분석, 카운터 오퍼 가능

- 보안적 안전하면서 사용이 쉽고 확장에 용이한 API 플랫폼을 확보해야 함.

- 향후에 가명 데이터로 가공하여 판매도 가능

- 분석 및 리서치 tool 및 전문 인력을 양성필수.

_EX. 분석된 데이터의 빠른 활용

- 방대한 데이터를 빠르고 정확하게 분석하고 마케터들이 이를 민첩하게 활용해야 함.

- 이를 위해서 데이터 파이프라인을 자동화하고 마케터들이 직접 간단한 데이터 분석/시각화를 할 수 있는 환경 및 교육이 필요.

_EX. 성공적인 마이데이터 사업을 위한 고려사항

: 탄력성, 보안, 데이터(Data), 고객데이터 자산화

 

- Session 3. - PBL기반의 산학협력 활성화 전략 - (14:20 ~ 15:30)

(발제 : 김홍기 서울대학교 빅데이터 혁신공유대학 사업단장) / (성과발표 : 이기수 동명대 교수)

PBL(Problem-Based-Learning / Project-Based-Learning)

_1. 빅데이터 혁신공유대학

- 빅데이터 커리큘럼

1. 혁신공유를 위한 새로운 페다고지

2. 모듈형 교과목 개발 -> 교과목 슈퍼셋(Superset)

3. 다양한 전공, 특성화 대학과의 연계융합 과정 개발

4. 수요자 중심의 교육 커리큘럼

_2. 공유학습 플랫폼

1. 블록체인 기반의 전자학생증

2. 빅데이터를 활용한 학생 맞춤형 학업관리 시스템

3. 전체 8개 컨소시엄 사업단의 데이터 관리 플랫폼

 

- Session 4. - 산학협력 기반의 데이터 인재양성 전략 - (15:30 ~ 17:00)

(발제 : 김병기 신라대학교 부총장) / (성과발표 : 이진태 경성대 교수)

_1. 데이터 인재[어떤 데이터 인재를, 누가, 어떻게 키울 것인가?]

- 데이터 연구자 : 근본적 데이터 활용 기법/모델 연구(학술적 연구 능력)

- 데이터 기획자 : 데이터로부터 어떤 문제를 찾을 것인가(문제 발견적(공학적+인문학적)) 창의력

- 데이터 과학자 : 현재 진단 및 미래 의사 결정을 위한 예측 모델 구축 및 시각화(ML 활용, 통찰력)

- 데이터 엔지니어 : 딥러닝, 가공, DB저장 및 관리, 파이프라인 관리(공학적 능력)

_2. AI시대와 세상의 흐름[Digital Multiverse Play중심, Creativity 가치 증가, 개인 중심]

_. 모든 변화는 연결의 변화로부터.

_. 지능기계 사용의 확대는 가치의 변화를 초래한다.

_3. 지역의 데이터 기반 인재 양성 환경

- 데이터 인재 양성 정책(장기적인 교육 정책의 부재, 교육한 인재의 지역 이탈, 지/산/학/ 차원의 데이터 인재 연계 정책이 필요., 단순 코딩/데이터 분석 교육에 치우침, 데이터 기획 교육의 부족, 다양한 도메인에 대한 적용 경험의 부재, 정책 관련자의 데이터 산업에 대한 이해 부족.)

- 지역 대학의 현실(데이터 기반 관련 학과의 기피현상, 산학협력과정이 문제.)

- 지역 기업 환경

- 초.중등 교육 환경

_4. 창의적 데이터 인재 양성을 위한 제언

- 1. 지역 산업과 연계한 데이터 기반 문제 발견 환경의 조성

- 2. 데이터 기반 콘텐츠 및 교육 프로그램의 개발

- 3. 데이터 기반 정책에 대한 지/산/학 네트워크의 구축